著者
前川 佐理 田中 亜実
出版者
一般社団法人 電気学会
雑誌
電気学会論文誌D(産業応用部門誌) (ISSN:09136339)
巻号頁・発行日
vol.141, no.10, pp.749-762, 2021-10-01 (Released:2021-10-01)
参考文献数
39

In recent years, there has been an increasing demand for position sensorless control in PMSM drives, and various methods have been studied. Switching noise is a problem in the low-speed sensorless control method that uses the current slope during PWM. Furthermore, another problem is that the inductance does not appear in a sinusoidal distribution owing to magnetic saturation.In this paper, we improve the sensorless control method that estimates the position from the current slope during PWM, which is greatly affected by switching. Additionally, we build a multi-layer neural network (NN) that directly estimates the position signals by learning a large amount of current data, and verify the driving results in the low-speed range when the learned NN is incorporated into real-time control.

言及状況

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NNのモータ制御適用は2021年の下記論文を成長させたものと思われる。相電流傾きを用いた位置推定において、3シャント電流検出では所定電圧ベクトル条件にて傾きを3相取得出来ず、このことで発生するオフセットが位置推定を阻害するがNNによりオフセットを除去する。 https://t.co/6QZPLfyAOt
INFORM法を用いた低速時のPMSMセンサレス制御において、リンギングによる電流検出誤差の除去のため、ANNにより磁極位置情報を推定した論文。ANNの入力は短時間の電流時系列データ。制御性能のロバスト性向上には、教師データの多様性が重要。 #論文 https://t.co/OrXJ5MwEtd

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